原 機器學習與深度學習系列連載： 第一部分 機器學習（十一）決策樹2（Decision Tree）

決策樹2 決策樹很容易出現過擬合問題，針對過擬合問題，我們採用以下幾種方法 劃分選擇 vs 剪枝 剪枝 (pruning) 是決策樹對付「過擬合」的 主要手段！ 基本策略： 預剪枝 (pre-pruning): 提前終止某些分支的生長 後剪枝 (post-pruning): 生成一棵完全樹，再「回頭」剪枝 剪枝過程中需評估剪枝前後決策樹的優劣 我們還是以西瓜書的例子： 我們通過訓練集得到未剪枝決策

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